“AI가 똑똑한데도 일관되게 못 끝내는 이유"를 팀 운영 관점에서 풀어낸 영상입니다. 핵심은 모델 성능 비교가 아니라, AI가 흔들리는 지점을 시스템으로 감싸서 생산성을 올리는 방법입니다.
Sources https://www.youtube.com/watch?v=7vihh_G_434
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OpenClaw를 트레이딩에 붙이면 “지표 조회 자동화” 수준을 넘어서, 전략 문서를 해석하고 점수화 로직을 만들고 주문까지 연결하는 운영 체계를 만들 수 있습니다.
이번 글은 아래 두 소스를 기준으로, 실제로 따라 할 수 있는 구축 순서와 운영 체크포인트를 한 번에 정리한 실전형 포스팅입니다.
영상: OpenClaw Utilization Guide 문서: OpenClaw Trading Notion
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“에이전트는 많이 만들었는데, 왜 자꾸 컨텍스트가 오염되지?”
“읽기 전용 조사 작업인데 왜 메인 세션에서 토큰을 이렇게 많이 먹지?”
Claude Code를 오래 쓰다 보면 결국 Subagent 설계가 생산성을 결정합니다.
이 글은 Claude 공식 문서의 sub-agents를 중심으로, 실제로 바로 적용 가능한 방식으로 정리했습니다. 추가로 Agent SDK 관점과 멀티 에이전트 운영 사례를 함께 묶어서, “어디서부터 어떻게 시작하면 되는지"를 한 번에 이해할 수 있게 구성했습니다.
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Claude Code의 플러그인 시스템을 사용하면 프로젝트와 팀 전체에서 공유할 수 있는 사용자 정의 기능으로 Claude Code를 확장할 수 있습니다.
마켓플레이스에서 미리 빌드된 플러그인을 설치하거나, 워크플로우 자동화를 위해 자신만의 플러그인을 만들 수 있습니다.
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